An influential observation and influential sets would cause noticeable differentiations on the fitted values in regression. Since these differentiations decrease explicable of model, detecting the influential observation or the influential sets in data is important for efficiency of regression analysis. In this study DFFITS, DFBETAS, COVRATIO, Cook Distance, S statistics and graphical technique used for detecting an influential observation are examined. These methods are compared with regard to ratios of detecting influential observation in data which includes an influential observation.
Influential observation Diagnostics Diagnostic graphs Simulation
Regresyonda etkili gözlem ve gözlem grupları, tahmin değerlerinde önemli derecede farklılaşmalara neden olabilir. Bu farklılaşmalar modelin açıklanabilirliğini azalttığı için verideki etkili gözlem veya gözlem gruplarının saptanması regresyon analizinin verimliliği açısından önemlidir. Bu çalışmada etkili gözlem ve gözlem gruplarının saptanması için kullanılan DFFITS, DFBETAS, COVRATIO, Cook Uzaklığı, S tanı istatistikleri ve grafik yöntemi incelenmiştir. Bu yöntemler etkili bir gözlem içeren veride bu gözlemi etkili gözlem olarak saptama oranı bakımından karşılaştırılmıştır.
Etkili gözlem Tanı istatistikleri Tanı grafikleri Simülasyon
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Araştırma Makalesi |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 4 Temmuz 2011 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2011 Cilt: 1 Sayı: 2 |